A Macro-level Approach to Examining Canada’s Primary Industry Towns in a Knowledge Economy
Notice bibliographique
Résumé
Using a macro-level approach the purpose of this paper is to examine the economic well-being of primary industry communities as well as ascertain if they are adequately preparing to compete in today’s knowledge economy. Large samples of census subdivisions (CSDs) were used to compare primary industry municipalities with diversified municipalities across Canada from 1986 to 2001. In addition, towns that maintained a high percentage of employment in primary industry were compared to ones that diversified their employment base. It was found that diverse municipalities endured a greater era of development and are better positioned for success in the future. Unexpected were results from 1986 to 1996 when diversifying primary industry towns did not incur substantial gains compared to concentrating primary industry communities. From 1996 to 2001 though, it became advantageous for communities to strive towards a diverse economic base. A contributing factor to this phenomenon is the fact that knowledge jobs played a minimal role in diversifying communities from 1991 to 1996. However, from 1996 to 2001 diversifying primary industry towns substantially increased the percentage of jobs related to the knowledge economy. Correlating to this shift in employment structure were positive changes to the socio-economic make up of these towns. Additionally the size and geography of single industry towns are revealed as significant factors for the viability of single industry towns. Utilisant une approche de niveau marco, l’objectif de cet article est d’étudier la santé économique des communautés de l’industrie primaire, et de déterminer si elles sont adéquatement préparées pour faire concurrence dans la nouvelle économie d’aujourd’hui. De grands échantillons de subdivisions recensées (CSDs) ont été utilisés, pour comparer les communautés de l’industrie primaire avec des municipalités à économie diversifiée à travers le Canada, de 1986 à 2001. De plus, les villes ayant maintenu un pourcentage d’emploi élevé dans l’industrie primaire ont été comparées aux municipalités qui ont diversifié leur emploi pendant la même période. Il a été démontré que les municipalités présentant une économie diversifiée vivent un développement durable et sont mieux positionnées pour le succès dans le futur. L’imprévu était le résultat de 1986 à 1996, lorsque les villes ayant diversifié leur industrie primaire n’ont pas obtenu de gains substantiels, en comparaison aux municipalités qui ont concentré leur économie dans le secteur primaire. Cependant, de 1996 à 2001, il devint avantageux pour les communautés de se diriger vers une économie diversifiée. Un des facteur contribuant à ce phénomène est le fait que les emplois hautement spécialisés jouaient un rôle mineur dans les communautés à économie diversifiée de 1986 à 1996. Toutefois, de 1996 à 2001, les villes à économie primaire s’étant tournées vers une économie diversifiée ont augmenté, de manière substantielle, le pourcentage d’emploi relié à l’économie du savoir. Corrélé à ce changement dans la structure de l’emploi, ces villes ont aussi présenté une évolution socio-économique positive.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».